北大联手IBM定义现代模拟计算

2026-11-03 人类用了两千年的模拟计算，开始被重新定义了。 一篇综述论文把「现代模拟计算」写进了标题，试图给这个方向立一个正式的定义。 四位作者分别来自北京大学、IBM苏黎世研究院和硅谷初创公司Unconventional AI。 IBM在模拟计算和存内计算领域深耕超过十年，Unconventional AI的估值已经超过45亿美元。 孙仲试图统一一个方向，联合国际同行写下「现代模拟计算」的定义。

现代模拟计算主要面向AI时代与6G通信里需求最庞大的矩阵计算，扎根在阻变存储器这类新型纳米器件之上，探索出了高精度与可扩展的工程路径。 理解这套新体系的前提，是重新认识「模拟」这个词，其核心概念不在于连续性，而在于「类比」，即不经过二进制符号抽象，直接把数学问题映射到物理系统上。 模拟计算芯片做的也是同样的类比，它试图在微观电路里找到能对应数学变量的物理实体。 阻变存储器提供了这种可能，它的导电能力不是固定的，可以通过施加电脉冲精确改变，并且断电后阻值也不会丢失。 现代模拟计算芯片还能进一步实现方程求解。

在负反馈机制的作用下，电路通电后会在纳秒之内自发收敛到物理平衡态，而那个平衡点上的稳定电压，在数学上恰好就是方程解。 新型存储器件打破了规模受限的阻碍。 在1000×1000的微型阻变存储器交叉阵列里，100万个天然乘法器如今已经可以实现在高密度下的紧凑集成。 现代模拟计算归纳为解微分方程、解矩阵方程、矩阵向量乘法三个核心原语。 孙仲与安纳智芯选择从求解矩阵方程与矩阵求逆切入，这个选择背后，藏着数字芯片在真实算力世界里最大的痛点。 安纳智芯设计的模拟矩阵计算电路改变了规则，电路的瞬态响应直接对应矩阵方程求解。

原本需要GPU执行上百次迭代的运算，AMC电路一步测量就能输出精确解，单次操作耗时小于100纳秒。 但计算速度再快，如果算不准，模拟芯片依然无法走出实验室。 精度，历来是阻碍模拟计算走向实用的「阿喀琉斯之踵」。 孙仲团队提出了一套兼顾高精度与可扩展性的模拟矩阵方程求解方案，通过8个3比特阵列切片拼接，系统实现了24位定点精度。